无人机遥感数据处理与滑坡信息提取
Data Processing and Landslide Information Extraction Based on UAV Remote Sensing
查看参考文献22篇
|
文摘
|
高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。 |
|
其他语种文摘
|
The high-resolution DEM and DOM data is an accurate description of the topography and geomorphology, and it is also an important source data for landslide information extraction. At first,according to the requirement of landslide information extraction,we use the UAV platform equipped with mini SLR camera combined with the GPS data measured in the field, as the image acquisition method. According to the characteristics of the UAV images, we use the basic principle of photography measurement and computer vision algorithms to obtain the high-resolution DEM and DOM images, which greatly preserves the rich spectral and texture information. Then, with the help of the ESP auxiliary tool we get optimal segmentation scale of the DOM. Based on the fuzzy classification and SVM algorithm to construct a decision tree, which we used to achieve the object oriented classification and information extraction. Finally, according to the spatial feature and distribution of study area we determine the high risk area. By the morphology and texture analysis and accuracy assessment of the landslide area, we show that the producer's accuracy and user's accuracy of the landslide area are 84.65%, 91.44%. The result proves that the UAV remote sensing has a high value in the field of landslide information extraction. |
|
来源
|
地球信息科学学报
,2017,19(5):692-701 【核心库】
|
|
DOI
|
10.3724/SP.J.1047.2017.00692
|
|
关键词
|
无人机遥感
;
滑坡信息提取
;
面向对象分类
;
影像处理
;
DEM
;
DOM
|
|
地址
|
首都师范大学资源环境与旅游学院, 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室;;三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京, 100048
|
|
语种
|
中文 |
|
文献类型
|
研究性论文 |
|
ISSN
|
1560-8999 |
|
学科
|
测绘学;地质学 |
|
基金
|
国家科技支撑计划项目
;
国家自然科学基金项目
|
|
文献收藏号
|
CSCD:5985757
|
参考文献 共
22
共2页
|
|
1.
郭芳芳. 地形起伏度和坡度分析在区域滑坡灾害评价中的应用.
中国地质,2008,35(1):131-143
|
CSCD被引
69
次
|
|
|
|
|
2.
Casson B. Seventeen years of the "La Clapiere" landslide evolution analysed from ortho-rectified aerial photographs.
Engineering Geology,2003,68(1):123-139
|
CSCD被引
4
次
|
|
|
|
|
3.
丁辉. 基于多特征面向对象区域滑坡现象识别.
遥感技术与应用,2013,28(6):1107-1113
|
CSCD被引
14
次
|
|
|
|
|
4.
童立强. 典型滑坡遥感影像特征研究.
国土资源遥感,2013,25(1):86-92
|
CSCD被引
25
次
|
|
|
|
|
5.
陈玲. 低空无人机航摄系统在四川地形测绘中的应用.
城市勘测,2011(5):75-77
|
CSCD被引
4
次
|
|
|
|
|
6.
雷添杰. 无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的应用.
自然灾害学报,2011,20(1):178-183
|
CSCD被引
53
次
|
|
|
|
|
7.
臧克. 微型无人机遥感系统在汶川地震中的应用.
自然灾害学报,2010(3):162-166
|
CSCD被引
35
次
|
|
|
|
|
8.
Goncalves J A. UAV photogrammetry for topographic monitoring of coastal areas.
Isprs Journal of Photogrammetry & Remote Sensing,2015,104:101-111
|
CSCD被引
15
次
|
|
|
|
|
9.
金伟. 无人机遥感发展与应用概况.
遥感信息,2009(1):88-92
|
CSCD被引
74
次
|
|
|
|
|
10.
郭复胜. 基于辅助信息的无人机图像批处理三维重建方法.
自动化学报,2013,39(6):834-845
|
CSCD被引
22
次
|
|
|
|
|
11.
杨爱玲. 基于固定翼无人机航摄影像获取及应用探讨.
测绘与空间地理信息,2010,33(5):160-162
|
CSCD被引
7
次
|
|
|
|
|
12.
Jobson D J. A multiscale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes.
IEEE Transactions on Image Processing,1997,6(7):965-976
|
CSCD被引
372
次
|
|
|
|
|
13.
Bay H. SURF: speeded up robust features.
Computer Vision & Image Understanding,2006,110(3):404-417
|
CSCD被引
82
次
|
|
|
|
|
14.
Fischler M A. Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography.
Communications of the the Acm,1981,24(6):381-395
|
CSCD被引
1319
次
|
|
|
|
|
15.
Nister D. An efficient solution to the five-point relative pose problem.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2004,26(6):756-777
|
CSCD被引
102
次
|
|
|
|
|
16.
王聪华.
无人飞行器低空遥感影像数据处理方法,2006
|
CSCD被引
15
次
|
|
|
|
|
17.
Scharstein D. A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms.
International journal of computer vision,2002,47(1/3):7-42
|
CSCD被引
426
次
|
|
|
|
|
18.
卢华兴.
DEM误差模型研究,2008
|
CSCD被引
13
次
|
|
|
|
|
19.
仇江啸. 基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究.
遥感技术与应用,2010,25(5):653-661
|
CSCD被引
17
次
|
|
|
|
|
20.
陈杰. 模糊逻辑在土地利用遥感分类中的应用.
土壤学报,2007,44(5):769-775
|
CSCD被引
2
次
|
|
|
|
|
了解气象卫星更多信息，请访问